吴恒
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
- 供职机构：江西师范大学数学与信息科学学院更多>>
- 发文基金：江西省教育厅科学技术研究项目江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 一种基于DHP的动态链地址关联规则挖掘算法被引量：3
- 2015年
- 采用动态链地址法建立Hk表,提出DLDHP算法,克服DHP算法不能给Ck中的每个项集单独计数的缺点,在增加Hk表的空间时也会删除链表中的结点空间,从而Hk表不会占用较大的内存,最终直接由Hk表得到频繁k-项集的集合Lk,不用再次扫描数据库.实验结果表明:DLDHP算法是有效可行的.
- 吴恒吴根秀毛临川黄梅
- 关键词：关联规则DHP算法HASH表
- 基于信息增益的最优组合因子Fisher判别法被引量：4
- 2016年
- 线性判别分类器是一种有效的模式分析技术,其中以Fisher判别法准则应用最广,目前已有多种改进线性提取方法。引进信息增益,建立基于信息增益的最优组合因子判别分类器,实现最优组合因子判别分类器的优化。实验结果表明优化后的分类器有效剔除了冗余因子,具有良好的分类准确率。
- 毛临川吴根秀吴恒黄梅
- 关键词：信息增益
- 证据理论与熵值融合的知识约简新方法被引量：1
- 2016年
- 求解决策表的最小约简已被证明是NP-hard问题,在粗糙集和证据理论的基础上提出了一种知识约简的启发式算法。利用粗糙集等价划分的概念给出属性的信息熵,定义每个属性的熵值重要性并由此确定知识的核。引入二分mass函数对每个属性建立一个证据函数,证据融合得到每个属性的证据重要性。以核为起点,以证据重要性为启发,依次加入属性直至满足约简条件。实例表明,该方法能够快速找到核和相对约简,并且该约简运用到分类上正确率也是较高的。
- 吴根秀吴恒黄涛
- 关键词：粗糙集知识约简
- 一种基于大焦元分解的信任函数逼近方法被引量：1
- 2016年
- 针对证据合成提出一种基于大焦元分解的信任函数逼近方法,首先将基数过大的焦元进行分解,将焦元基数控制在不大于k的范围内,然后再按照改进的能量函数删减焦元,这样不仅减少焦元的个数,也控制了焦元基数,更优化了在证据合成时的计算复杂度,并且试验结果也表明了该方法的有效性.
- 黄梅吴根秀刘邱云吴恒毛临川
- 关键词：D-S证据理论基本概率赋值能量函数
